MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1987661709 · doi:10.1558/cam.v10i1.13

The Patient's Lifeworld: Building meaningful clinical encounters between patients, physicians and interpreters

2014· article· en· W1987661709 sur OpenAlexaffabout
Yvan Leanza, Isabelle Boivin, Ellen Rosenberg

Notice bibliographique

RevueCommunication & Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterpreting and Communication in Healthcare
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de SherbrookeUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLifeworldInterpreterCommunicative actionPsychologyQualitative researchNursingMedicineSociologyComputer scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, our objectives are first to explore the different ways physicians and interpreters interact with patients' Lifeworld, and second, to describe and compare communication patterns in consultations with professional and those with family interpreters. We conducted analyses of transcriptions of 16 family practice consultations in Montreal in the presence of interpreters. Patterns of communication are delineated, grounded in Habermas' Communicative Action Theory and Mishler's operational concepts of Voice of Medicine and Voice of Lifeworld. Four communication patterns emerged: (1) strategically using Lifeworld data to achieve biomedical goals; (2) having an interest in the Lifeworld for itself; (3) integrating the Lifeworld with biomedicine; and (4) referring to another professional. Our results suggest physicians engage with patients' Lifeworld and may benefit from both types of interpreters' understanding of the patient's specific situations. A professional interpreter is likely to transmit the patient's Lifeworld utterances to the physician. A family member, on the other hand, may provide extra biomedical and Lifeworld information, but also prevent the patient's Lifeworld accounts from reaching the physician. Physicians' training should include advice on how to work with all types of interpreters and interpreters' training should include mediation competencies in order to enhance their ability to promote the processes of co-construction of meaning.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0090,012
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,395 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCommunication & MedicineMême sujetInterpreting and Communication in HealthcareTravaux en français237 207